Python 对于带有matplotlib的散点图，如何在图例渐变中包含点大小和颜色？

我使用python中的

matplotlib

创建了两个散点图，代码的数据如下：

创建的图如下所示：

因此，点大小（在ax3中）和点颜色（在ax1和ax3中）是从包含浮点数的数组中获取的，浮点数的各种值都在[0,1]范围内。我的问题：如何创建一个图例来显示相应的y值，比如说5种不同的点大小和5种不同的颜色细微差别？

我希望图例如下图所示（来源），但如果可能的话，将颜色栏和尺寸栏放在一个图例中。谢谢你的建议和代码

#在数据帧df中使用数据
#创建s2
df['s2']=（20*（1.1-df.arr））**3.5
图=plt.图（图尺寸=（20,12））
ax1=图add_子批次（111）
ax3=ax1.twinx（）
标准=正常化（vmin=0.95*min（df.arr），vmax=1.05*max（df.arr））
p1=ax1.散射（df.x，df.y1，s=20，c=df.arr，cmap='Blues\u r'，norm=norm，marker='x'）
图颜色条（p1，标签='arr'）
p2=ax3.scatter（df.x，df.y2，s=df.s2，c=df.arr，cmap='Reds\u r'，norm=norm，marker='^'）
图颜色条（p2，标签='arr'）
#创建红色的尺寸图例
对于[15,80,150]中的x：
plt.scatter（[]，[]，c='r'，alpha=1，s=x，label=str（x），marker='^'）
plt.legend（loc='上中'，bbox_to_anchor=（1.23,1），ncol=1，fancybox=True，shadow=True，title='s2'）
plt.show（）

• 由于大小是静态的，

  p1

  没有图例
• 我认为这最好是两个单独的地块
• 我曾经

分离

fig，（ax1，ax2）=plt.子批次（nrows=2，figsize=（20,10））
标准=正常化（vmin=0.95*min（df.arr），vmax=1.05*max（df.arr））
p1=ax1.散射（df.x，df.y1，s=20，c=df.arr，cmap='Blues\u r'，norm=norm，marker='x'）
图颜色条（p1，ax=ax1，标签为arr）
p2=ax2.scatter（df.x，df.y2，s=df.s2，c=df.arr，cmap='Reds\u r'，norm=norm，marker='^'）
图颜色条（p2，ax=ax2，标签为arr）
#创建红色的尺寸图例
对于[15,80,150]中的x：
plt.scatter（[]，[]，c='r'，alpha=1，s=x，label=str（x），marker='^'）
plt.legend（loc='上中'，bbox_to_anchor=（1.2,1），ncol=1，fancybox=True，shadow=True，title='s2'）
plt.show（）

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import Normalize

fig = plt.figure(figsize=(20,12))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax3 = ax1.twinx()

norm = Normalize(vmin=0.95*min(arr), vmax=1.05*max(arr))

ax1.scatter(x, y1, s=20, c=arr, cmap='Blues_r', norm=norm, marker='x', label='bla1')
ax3.scatter(x, y2, s=(20*(1.1-arr))**3.5, c=arr, cmap='Reds_r', norm=norm, marker='^', label='bla1')